• search hit 2 of 112
Back to Result List

A Full 2D/3D GraphSLAM System for Globally Consistent Mapping based on Manifolds

  • Robotics research today is primarily about enabling autonomous, mobile robots to seamlessly interact with arbitrary, previously unknown environments. One of the most basic problems to be solved in this context is the question of where the robot is, and what the world around it, and in previously visited places looks like " the so-called simultaneous localization and mapping (SLAM) problem. We present a GraphSLAM system, which is a graph-based approach to this problem. This system consists of a frontend and a backend: The frontend- task is to incrementally construct a graph from the sensor data that models the spatial relationship between measurements. These measurements may be contradicting and therefore the graph is inconsistent in general. The backend is responsible for optimizing this graph, i. e. finding a configuration of the nodes that is least contradicting. The nodes represent poses, which do not form a regular vector space due to the contained rotations. We respect this fact by treating them as what they really are mathematically: manifolds. This leads to a very efficient and elegant optimization algorithm.
  • In der heutigen Robotik-Forschung soll hauptsächlich die Interaktion von autonomen, mobilen Robotern mit vorher nicht bekannten Umgebungen ermöglicht werden. Eines der grundlegendsten Probleme, das in diesem Kontext gelöst werden muss, ist die Frage, wo der Roboter ist und wie seine Umgebung in unmittelbarer Nähe, aber auch an bereits besuchten Orten aussieht " das sogenannte SLAM Problem. In dieser Arbeit wird ein GraphSLAM System vorgestellt, das einen graphbasierten Lösungsansatz für dieses Problem darstellt. Ein solches System besteht aus einem Frontend und einem Backend. Das Frontend hat die Aufgabe, aus den Sensordaten einen Graphen zu konstruieren, der die relative Lage der Messungen zueinander widerspiegelt. Da sich Messungen widersprechen können, ist ein solcher Graph im Allgemeinen inkonsistent. Das Backend hat nun die Aufgabe, diesen Graphen zu optimieren, d. h. eine Konfiguration der Knoten zu bestimmen, die sich nur minimal widerspricht. Knoten repräsentieren Roboterposen, die aufgrund der enthaltenen Rotationen sog. Mannigfaltigkeiten sind und keinen gewöhnlichen Vektorraum bilden. Dies wird in der Arbeit konsequent berücksichtigt, was zu einem sehr effizienten und eleganten Optimierungsverfahren führt.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Frank Neuhaus
URN:urn:nbn:de:kola-5952
Advisor:Dagmar Lang
Document Type:Diploma Thesis
Language:English
Date of completion:2012/01/19
Date of publication:2012/01/19
Publishing institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Granting institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Fachbereich 4
Release Date:2012/01/19
Number of pages:85 Seiten
Institutes:Fachbereich 4 / Fachbereich 4
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG